分治法求2个大整数相乘

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分治法解决问题的步骤

分治法解决问题的步骤

分治法解决问题的步骤一、基础概念类题目(1 - 5题)题目1:简述分治法解决问题的基本步骤。

解析:分治法解决问题主要有三个步骤:1. 分解(Divide):将原问题分解为若干个规模较小、相互独立且与原问题形式相同的子问题。

例如,对于排序问题,可将一个大的数组分成两个较小的子数组。

2. 求解(Conquer):递归地求解这些子问题。

如果子问题规模足够小,则直接求解(通常是一些简单的基础情况)。

对于小到只有一个元素的子数组,它本身就是有序的。

3. 合并(Combine):将各个子问题的解合并为原问题的解。

在排序中,将两个已排序的子数组合并成一个大的有序数组。

题目2:在分治法中,分解原问题时需要遵循哪些原则?解析:1. 子问题规模更小:分解后的子问题规模要比原问题小,这样才能逐步简化问题。

例如在归并排序中,不断将数组对半分,子数组的长度不断减小。

2. 子问题相互独立:子问题之间应该尽量没有相互依赖关系。

以矩阵乘法的分治算法为例,划分后的子矩阵乘法之间相互独立进行计算。

3. 子问题与原问题形式相同:方便递归求解。

如二分查找中,每次查找的子区间仍然是一个有序区间,和原始的有序区间查找问题形式相同。

题目3:分治法中的“求解”步骤,如果子问题规模小到什么程度可以直接求解?解析:当子问题规模小到可以用简单的、直接的方法(如常量时间或线性时间复杂度的方法)解决时,就可以直接求解。

例如,在求数组中的最大最小值问题中,当子数组只有一个元素时,这个元素既是最大值也是最小值,可以直接得出结果。

题目4:分治法的“合并”步骤有什么重要性?解析:1. 构建完整解:它将各个子问题的解组合起来形成原问题的解。

例如在归并排序中,单独的两个子数组排序好后,只有通过合并操作才能得到整个数组的有序排列。

2. 保证算法正确性:如果合并步骤不正确,即使子问题求解正确,也无法得到原问题的正确答案。

例如在分治算法计算斐波那契数列时,合并不同子问题的结果来得到正确的斐波那契数是很关键的。

分治法补充_多项式乘积的分治算法

分治法补充_多项式乘积的分治算法

例4.11:设多项式 p(x) = 1+ x - x2 + 2x3 q(x) = 1- x + 2x2 – 3x3 用分治法计算这两个多项式的乘积。
多项式乘积的分治算法实例
解:n=4,n/2=2,划分多项式得: p(x) = (1+ x) +(-1 + 2x)x2 q(x) = (1- x) +(2 – 3x)x2
多项式乘积分治算法描述:
void PolyMulti (int p[],int ps, int q[], int qs,
int r[],int rs,int n) { 定义r1,r2,r3,r4为数组,大小为2*n-1。元素初始为0。 if(n==2) 直接计算r[rs],r[rs+1],r[rs+2]; else{ k = n/2; PolyMulti(p,0,q,0,r,rs,k); //r0 =p0*q0 PolyMulti(p,k,q,k,r1,n+rs,k); //r1 = p1*q1 PolyAdd(p,0,p,k,r3,0,k); //r3 = p0+p1 PolyAdd(q,0,q,k,r4,0,k); //r4 = q0+q1 PolyMulti(r3,0,r4,0,r2,k+rs,k); //r2 = r3*r4
r2数组: r1数组: r2结果:
-1
9
-11 -2 7 -6
1
2
-5
多项式乘积的分治算法实现
r0(x) = r0(x) + r2(x)(计算r0(x) + r2(x)xk)
r0 从k开始,r2从k开始,长度为2k-1的对应元素相加
r0数组: 1 r2数组: r0结果: 1

如何应用分治算法求解问题

如何应用分治算法求解问题

如何应用分治算法求解问题分治算法,英文名为Divide and Conquer Algorithm,是一种高效的算法设计策略,在计算机科学中有着广泛的应用。

该算法将一个大问题分解成多个小问题,各自独立地解决,再将结果合并起来得到最终结果。

在本文中,我们将阐述如何应用分治算法求解问题,并通过几个实例来具体说明该算法的应用。

一、分治算法的原理分治算法的核心思想是将一个大问题分解成若干个小问题来解决,然后将这些小问题的解组合起来生成大问题的解。

其具体步骤如下:1. 分解:将原问题划分成若干个规模较小的子问题。

2. 解决:递归地解决每个子问题。

如果子问题足够小,则直接求解。

3. 合并:将所有子问题的解合并成原问题的解。

分治算法的主要优点在于它可以有效地缩小问题规模,从而缩短整个算法的执行时间。

另外,该算法天然适用于并行计算,因为每个子问题都是独立求解的。

二、分治算法的应用分治算法在各种领域都有广泛应用,包括数学、自然科学、计算机科学等。

以计算机科学领域为例,分治算法常常用于解决以下类型的问题:1. 排序问题2. 查找问题3. 字符串匹配问题4. 最大子序列和问题5. 矩阵乘法问题6. 图形问题下面我们将一一讲解这些问题的分治算法实现。

1. 排序问题排序问题是在一组数据中将其按指定规律进行排列的问题。

在计算机科学中,排序算法是十分重要的一类算法。

其中,分治算法由于其高效性和可并行性被广泛应用。

常用的分治排序算法包括归并排序和快速排序。

归并排序的基本思想是将待排序元素以中心点为界分成两个序列,对每个序列进行排序,然后将两个序列合并成一个有序序列;而快速排序则利用了分割的思想,通过每次选取一个元素作为“轴点”,将数组分成小于轴点和大于轴点的两部分,对这两部分分别进行快速排序。

2. 查找问题查找问题是在一组数据中寻找某个元素的问题。

分治算法在查找问题中的应用主要体现在二分查找中。

在二分查找中,我们首先将已排序的数组分成两半,在其中一半中查找目标值。

快速估算大数乘法

快速估算大数乘法

快速估算大数乘法快速估算大数乘法是一种用于计算大数乘法的技巧,通过适当的近似和简化计算,可以有效地减少计算量。

大数乘法指的是两个或多个较大的整数相乘。

在传统的乘法算法中,我们需要将每一位的乘积相加得到最终结果。

然而,当乘数和被乘数的位数较多时,这种方法会很耗时耗力。

因此,需要采用一些快速估算大数乘法的方法。

下面介绍两种常用的快速估算大数乘法的方法:1. 近似乘法法:近似乘法法是一种简化计算的方法,通过舍入或近似乘数和被乘数来得到一个接近于真实结果的近似值。

这种方法适用于需要快速得到一个大致结果的场景,但不适用于需要精确计算的情况。

例如,我们有两个大数A=23456789和B=98765432,我们可以近似地将它们分别舍入为A=23000000和B=99000000,然后将它们相乘得到近似结果C=2277000000000000。

尽管这个结果不是精确的,但在需要快速估算大数乘法的情况下,可以提供一个合理的参考。

2. 分治法:分治法是一种将问题划分为子问题并逐步解决的方法。

在大数乘法中,可以将乘法运算分解为多个小的乘法运算,然后逐步将这些乘积相加得到最终结果。

例如,我们有一个较大的乘数A=123456789和一个较大的被乘数B=987654321,我们可以将它们分别拆分为两部分A1=1234、A2=56789、B1=9876和B2=54321,然后进行如下计算:1. A1 * B1 = 1234 * 9876 = 121869842. A1 * B2 = 1234 * 54321 = 670173143. A2 * B1 = 56789 * 9876 = 5603585644. A2 * B2 = 56789 * 54321 = 30808755695. 将上述四个结果相加得到最终结果:12186984 + 67017314 + 560358564 + 3080875569 = 3702247431这个结果与精确计算的结果一致,但比传统的乘法算法更高效。

分治法解决大整数乘法问题

分治法解决大整数乘法问题

分治法解决大整数乘法问题通常,在分析算法的计算复杂性时,都将加法和乘法运算当作基本运算来处理,即将执行一次加法或乘法运算所需的计算时间,当作一个仅取决于计算机硬件处理速度的常数。

这个假定仅在参加运算的整数能在计算机硬件对整数的表示范围内直接处理才是合理的。

然而,在某些情况下,要处理很大的整数,它无法在计算机硬件能直接表示的整数范围内进行处理。

若用浮点数来表示它,则只能近似的表示它的大小,计算结果中的有效数字也受到限制。

若要精确地表示大整数并在计算结果中要求精确地得到所有位数上的数字,就必须用软件的方法来实现大整数的算术运算。

设X和Y都是n位的二进制整数,现在要计算它们的乘积Z。

可以用小学所学的方法来设计计算乘积XY的算法,但是这样做计算步骤太多,效率较低。

如果将每2个1位数的乘法或加法看作一步运算,那么这种方法要进行O(n^2)步运算才能算出乘积XY。

下面用分治法来设计更有效的大整数乘积算法。

将n位二进制数X和Y都分为两段,每段长n/2位(为简单起见,假设n是2的幂)。

则有:其中X1、Xo分别为X的高位和低位,Y1、Yo分别为Y 的高位和低位。

C2是它们的前半部分的积;Co是它们后半部分的积;C1是X、Y两部分的和的积减去C2与C0的积。

如果n/2也是偶数,我们可以利用相同的方法来计算C2、Co 的和C1。

因此我们就得到了一个计算n位数积的递归算法:在这种完美的形式下,当n变成1时,递归就停止了.或者当我们认为n已经够小了,小到可以直接对这样大小的数相乘时,递归就可以停止了.该算法会有多少次位乘呢?因为n位数的乘法需要对n/2位数做三次乘法运算,乘法次数M(n)的递推式将会是:当n>1时,M(n)=3M(n/2),M(1)=1当n=2^k时,我们可以用反向替换法对它求解:因为所以在最后一步中,我们利用了对数的一个特性:我们应当知道对于不是很大的数,该算法的运行时间很可能比经典算法长.有报告显示,从大于600位的整数开始,分治法的性能超越了笔算算法的性能.如果我们使用类似Java、C++和Smalltalk这样的面向对象语言,会发现这些语言专门为处理大整数提供了一些类。

整数相乘算法

整数相乘算法

整数相乘算法整数相乘算法是计算机科学中的一个重要问题,它涉及到了很多领域,比如高精度计算、密码学、图像处理等。

在本文中,我们将介绍几种常见的整数相乘算法,并对它们的时间复杂度和空间复杂度进行分析。

一、暴力枚举法暴力枚举法是最简单直接的一种整数相乘算法。

它的思路很简单:将两个整数的每一位都相乘,再将结果累加起来。

具体实现时,可以使用两个嵌套循环分别遍历两个整数的每一位,然后将它们相乘并累加到结果中。

这种算法的时间复杂度为O(n^2),其中n为两个整数的位数之和。

二、分治法分治法是一种高效的整数相乘算法。

它的思路是将大问题划分成小问题,并递归地解决小问题。

具体实现时,可以将两个整数分别拆成高位和低位两部分,然后用公式(a1 * 10^n + a2) * (b1 * 10^n + b2)= (a1 * b1) * 10^(2n) + ((a1 + a2) * (b1 + b2) - a1 * b1 - a2 * b2) * 10^n + a2 * b2来计算它们的乘积。

这种算法的时间复杂度为O(n^log3),其中n为两个整数的位数之和。

三、Karatsuba算法Karatsuba算法是一种优化版的分治法。

它的思路是将两个整数分别拆成三部分,然后用公式(a1 * 10^n + a2) * (b1 * 10^n + b2) = (a1 * b1) * 10^(2n) + ((a1 + a2) * (b1 + b2) - a1 * b1 - a2 * b2) *10^n + a2 * b2来计算它们的乘积。

具体实现时,可以将(a1+a2)*(b1+b2)-a1*b1-a2*b2递归地计算出来,然后再用这个结果计算乘积。

这种算法的时间复杂度为O(n^log23),其中n为两个整数的位数之和。

四、FFT算法FFT(快速傅里叶变换)算法是一种高效的整数相乘算法。

它利用了傅里叶变换中的性质,将乘积转化成卷积,然后使用快速傅里叶变换来计算卷积。

大整数乘法

大整数乘法

大整数乘法问题描述通常,在分析一个算法的计算复杂性时,都将加法和乘法运算当作是基本运算来处理,即将执行一次加法或乘法运算所需的计算时间当作一个仅取决于计算机硬件处理速度的常数。

这个假定仅在计算机硬件能对参加运算的整数直接表示和处理时才是合理的。

然而,在某些情况下,我们要处理很大的整数,它无法在计算机硬件能直接表示的范围内进行处理。

若用浮点数来表示它,则只能近似地表示它的大小,计算结果中的有效数字也受到限制。

若要精确地表示大整数并在计算结果中要求精确地得到所有位数上的数字,就必须用软件的方法来实现大整数的算术运算。

请设计一个有效的算法,可以进行两个n位大整数的乘法运算。

参考解答大整数的乘法问题描述参考解答设X和Y都是n位的二进制整数,现在要计算它们的乘积XY。

我们可以用小学所学的方法来设计一个计算乘积XY的算法,但是这样做计算步骤太多,显得效率较低。

如果将每2个1位数的乘法或加法看作一步运算,那么这种方法要作O(n2)步运算才能求出乘积XY。

下面我们用分治法来设计一个更有效的大整数乘积算法。

图6-3 大整数X和Y的分段我们将n位的二进制整数X和Y各分为2段,每段的长为n/2位(为简单起见,假设n是2的幂),如图6-3所示。

由此,X=A2n/2+B ,Y=C2n/2+D。

这样,X和Y的乘积为:XY=(A2n/2+B)(C2n/2+D)=AC2n+(AD+CB)2n/2+BD (1)如果按式(1)计算XY,则我们必须进行4次n/2位整数的乘法(AC,AD,BC和BD),以及3次不超过n位的整数加法(分别对应于式(1)中的加号),此外还要做2次移位(分别对应于式(1)中乘2n和乘2n/2)。

所有这些加法和移位共用O(n)步运算。

设T(n)是2个n位整数相乘所需的运算总数,则由式(1),我们有:(2)由此可得T(n)=O(n2)。

因此,用(1)式来计算X和Y的乘积并不比小学生的方法更有效。

要想改进算法的计算复杂性,必须减少乘法次数。

多项式乘积算法设计与分析

多项式乘积算法设计与分析

多项式乘积算法设计与分析(共11页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--算法设计与分析课程设计论文课题名称:多项式乘积的分治算法设计与实现院系:计算机科学与信息工程学院专业:计算机科学与技术(信息方向)11-1姓名学号:潘强 0005指导教师:冯慧玲2013年12月目录一、算法介绍 ·············································错误!未定义书签。

二、问题描述 (3)三、相关概念和数据结构介绍 ························错误!未定义书签。

四、算法设计与流程图 ·································错误!未定义书签。

两个n位大整数相乘算法

两个n位大整数相乘算法

求最大元和次大元1。

问题描述从多个数中一次性查找出元素最大的值和最小值,查找元素规模即元素的个数n,用分治的思想编制程序,实现分治的最大元和最小元求法。

进一步改进算法,使之能一次性求出最大和和次大元(即第二大元素). 2.算法设计思想及描述分治发的基本思想是将一个规模为n 的问题分解为k 个规模较小的子问题,这些子问题相互独立与原问题相同。

递归地解决这些问题,然后将各个子问题的解合并得到原问题的解。

基于课堂的分析知道,对于本问题k 的值取为2,这样可以使子问题的规模是相同的,有利于算法实现。

为平衡分治时子问题的规模,这里约定需要查找元素的规模n 是2的幂次方。

用数组存储需要查找的元素,用结构体存储返回的最大元和最小元。

每次得到局部的最大元和局部次大元,然后局部最大元和最大元比较得到新的局部最大元,次大元和次大元比较得到新的局部次大元.深入分析,这种方式局部次大元是错误的.如两组元素中,a1〉b1,a2〉b2,当然a1和a2中较大的是新的局部最大元,但是b1和b2中较大的元素不是这四个元素中第二大的。

这样的方法漏掉了b1可能是次大元的情况,也就是说所有的元素中的次大元可能在与最大元比较的时候被漏掉了。

弥补的方法就是每次将每个元素比自身小的元素都用一个淘汰数组保存起来,最后次大元就是最大元的淘汰数组中第二大的那个元素。

3.算法分析运用分治算法解决此问题,是因为这种方法的优越行,下面通过时间复杂度的比较来说明.通常算法,设置一个变量,等于需要比较的数组的第一个元素,然后依次与后面的n —1经行比较,需要比较n-1次得到最大元。

同理,求得最小元的比较次数仍然是n —1次。

设()n T 表示比较的次数则对于这种算法得到()n T 的值为()22n T n =-分治算法求最大元比较1()2()22T n nT ⎧⎪=⎨+⎪⎩ 解方程结果为() 1.52T n n =-,虽然二者都是线性增长的,可是增长率要小一些。

两个n位大整数相乘算法

两个n位大整数相乘算法

求最大元和次大元1.问‎题描述从多个数‎中一次性查找出元素最大的‎值和最小值,查找元素规模‎即元素的个数n,用分治的‎思想编制程序,实现分治的‎最大元和最小元求法。

进一‎步改进算法,使之能一次性‎求出最大和和次大元(即第‎二大元素)。

2.算法设‎计思想及描述分治发的基‎本思想是将一个规模为n 的‎问题分解为k 个规模较小的‎子问题,这些子问题相互独‎立与原问题相同。

递归地解‎决这些问题,然后将各个子‎问题的解合并得到原问题的‎解。

基于课堂的分析知道,‎对于本问题k 的值取为2,‎这样可以使子问题的规模是‎相同的,有利于算法实现。

‎为平衡分治时子问题的规‎模,这里约定需要查找元素‎的规模n 是2的幂次方。

‎用数组存储需要查找的元素‎,用结构体存储返回的最大‎元和最小元。

每次得到局部‎的最大元和局部次大元,然‎后局部最大元和最大元比较‎得到新的局部最大元,次大‎元和次大元比较得到新的局‎部次大元。

深入分析,这种‎方式局部次大元是错误的。

‎如两组元素中,a1>b1‎,a2>b2,当然a1和‎a 2中较大的是新的局部最‎大元,但是b1和b2中较‎大的元素不是这四个元素中‎第二大的。

这样的方法漏‎掉了b1可能是次大元的情‎况,也就是说所有的元素中‎的次大元可能在与最大元比‎较的时候被漏掉了。

弥补的‎方法就是每次将每个元素比‎自身小的元素都用一个淘汰‎数组保存起来,最后次大元‎就是最大元的淘汰数组中第‎二大的那个元素。

3.算法‎分析运用分治算法解决‎此问题,是因为这种方法的‎优越行,下面通过时间复杂‎度的比较来说明。

通常算‎法,设置一个变量,等于需‎要比较的数组的第一个元素‎,然后依次与后面的n-1‎经行比较,需要比较n-1‎次得到最大元。

同理,求得‎最小元的比较次数仍然是n ‎-1次。

设()n T 表示比较的次‎数则对于这种算法得到()n T 的‎值为 ()22n T n =-分治算法求最大‎元比较1()2()22T n n T ⎧⎪=⎨+⎪⎩解方程结果为‎() 1.52T n n =-,虽然二者都是线性增长‎的,可是增长率要小一些。

大整数乘法

大整数乘法
时间复杂度:
为了降低时间复杂度,必须减少乘法的次数:
上式可改写为 X*Y = (A*10^(n/2) + B)*( C*10^(n/2) + D) = A*C*10^n + A*D*10^(n/2) + B*C*10^(n/2) + B*D = A*C*10^n + ((A+B)(C+D) – A*C – B*D)*10*(n/2) + B*D 或者 = A*C*10^n + ((A-B)(D-C) + A*C + B*D)*10*(n/2) + B*D
时间复杂度:
Java
代 码 实 现 :
尽管这个算法拥有渐进效率的优势,但其实际性能 呢?
当然是依赖于计算机系统和算法的程序实现质量。 在机器上计算8位十进制数时,分治算法的速度均快于传 统方法,并且在计算超过300位十进制数,其速度是传统 算法的两倍之多,这一优势对于现代加密算法是非常重要 的。
2,分而治之 将x和y分为以下两部分:
n/2
n/2
X=
A
B
Y=
C
D
则: X = A*10^(n/2) + B Y = C*10^(n/2) + D
X*Y = (A*10^(n/2) + B)*( C*10^(n/2) + D) = A*C*10^n + A*D*10^(n/2) + B*C*10^(n/2) + B*D
分治算法是1960由23岁的俄罗斯数学家Anatoly Karatsuba发现的,这证明了当时任何整数相乘算法的时间 效率一定是属于Ω(n^2)的观点是错误的.这个发现激励了 研究人员去寻找(渐进)更快的算法来解决这类(或其他)代 数问题.

分治法实验报告范文

分治法实验报告范文

一、实验目的及要求
利用分治方法设计大整数乘法的递归算法,掌握分治法的基本思想和算法设计的基本步骤。

要求:设计十进制的大整数乘法,必须利用分治的思想编写算法,利用c 语言(或者c++语言)实现算法,给出程序的正确运行结果。

(必须完成)设计二进制的大整数乘法,要求利用分治的思想编写递归算法,并可以实现多位数的乘法(利用数组实现),给出程序的正确运行结果。

(任选)
二、算法描述
输入两个相同位数的大整数u,v
输出uv的值
判断大整数的位数i;
w=u/10^(i/2);
y=v/10^(i/2);
x=u-w*10^(i/2);
z=v-y*10^(i/2);
然后将w,x,y,z代入公式求得最后结果
uv=wy10^i+((w+x)(y+z)-wy-xz)10^(i/2)+xz
三、调试过程及运行结果
在实验中我遇到的问题:
原来以为这两个大整数的位数不同,结果题目要求是相同位数的大整数在写10的多少次方时,写的是10^(i/2),10^(i),结果不对,我就将它改成了for循环语句
四、实验总结
在本次实验中,我知道了分治算法,以及分治算法的基本思想。

我还掌握了编写大整数乘法的算法与步骤,以及如何修改在编写程序时遇到的问题。

分治法大整数乘法 计算过程 例子

分治法大整数乘法 计算过程 例子

分治法大整数乘法一、简介分治法是一种常见的解决大规模问题的算法思想。

它将一个大问题分解成小问题,分别解决后再合并结果。

在计算机科学领域中,分治法经常被用来解决大整数乘法的问题。

本文将深入探讨分治法在大整数乘法中的应用,包括计算过程和具体例子。

二、分治法大整数乘法的计算过程1. 分解问题在大整数乘法中,将两个大整数分别为两部分,分别为A和B,分别表示成:A = 10^n/2 * X + YB = 10^n/2 * Z + W其中X、Y、Z、W为长度为n/2的整数。

2. 递归计算首先计算X*Z的乘积P1,然后计算Y*W的乘积P2,最后计算(X+Y)*(Z+W)的乘积P3。

3. 合并结果利用P3 - P1 - P2的差值得到中间结果U = P3 - P1 - P2。

最终的乘积AB为:AB = P1 * 10^n + U * 10^(n/2) + P2三、具体例子举个例子,假设我们需要计算1234和5678的乘积。

按照分治法的计算过程,可以分解成:1234 = 12 * 10^2 + 345678 = 56 * 10^2 + 78接着进行递归计算,得到P1 = 12*56,P2 = 34*78,P3 =(12+34)*(56+78),再合并结果得到最终的乘积。

四、总结和回顾通过分治法,我们可以高效地计算大整数的乘法,将复杂的问题分解成简单的子问题,加快计算速度。

分治法也可以应用到其他大规模问题的解决中,具有广泛的应用前景。

五、个人观点和理解在我看来,分治法是一种非常有趣且高效的解决大规模问题的算法思想。

它不仅可以帮助我们解决大整数乘法的问题,还可以应用到其他领域,如排序、搜索等。

掌握分治法对于一个计算机科学的学生来说是非常重要的,它可以拓展我们的思维,让我们更加深入地理解问题的本质。

在知识全球信息站的文章格式规范下,以上就是一个简单的分治法大整数乘法的例子。

希望对你的学习有帮助!分治法是一种非常重要的算法思想,它在计算机科学领域有着广泛的应用。

分治法-大整数乘法和Strassen矩阵乘法

分治法-大整数乘法和Strassen矩阵乘法

分治法-⼤整数乘法和Strassen矩阵乘法4.5.1 ⼤整数乘法对于100位甚⾄更多位的⼗进制之间的乘法运算还是⽐较复杂的。

我们使⽤经典的笔算算法来对两个n位整数相乘,第⼀个数中的n个数字都要被第⼆个数中的n个数字相乘,这样就需要做n2次相乘,⽽使⽤分治技术,我们就能设计出乘法次数少于n2次的算法。

先来看下这个简单公式:令,则我们实际上要处理的就是中间的这⼀部分,就是将这两次乘法转为⼀次乘法,具体实现可由下⾯这个公式得到:我们令,所以,原式为:额,这个算法还是有点复杂,代码不知道该怎么写。

4.5.2 S t rassen矩阵乘法V.Strassen在1969年发表了这个算法,它的成功依赖于这个发现:计算两个2阶⽅阵A和B的积C只需要进⾏7次乘法运算,⽽不是蛮⼒算法所需要的8次。

公式参照如下:其中,因此,对于两个2阶⽅阵相乘时,Strassen算法执⾏了7次乘法和18次加减法,⽽蛮⼒法需要执⾏8次乘法和4次加法。

虽然只是减少了⼀次乘法,但当矩阵的阶趋于⽆穷⼤时,算法卓越的效率就渐渐表现出来了。

代码实现这个算法对我来说感觉还是有点复杂:-),毕竟考虑的因素有很多,因为进⾏乘法运算的矩阵并不都是2n阶的,⽽且矩阵之间是⽆法进⾏乘法运算的,总之,思路感觉有点多啊。

以下代码是我排除了各种不定因素,且进⾏乘法运算的矩阵都是2n阶的⽅阵(好像是有点low哦,不过不管啦)。

代码实现:/*** Strassen算法进⾏矩阵相乘* @author xiaofeig* @since 2015.9.19* @param marix1 要进⾏相乘的矩阵1* @param marix2 要进⾏相乘的矩阵2* @return返回相乘的结果* */public static int[][] strassenMultiplyMatrix(int[][] marix1, int[][] marix2){if(marix1.length==1){return new int[][]{{marix1[0][0]*marix2[0][0]}};}int xLen=marix1[0].length;int yLen=marix1.length;int[][] a00=copyArrayOfRange(marix1, 0, 0, yLen/2, xLen/2);int[][] a01=copyArrayOfRange(marix1, 0, xLen/2, yLen/2, xLen);int[][] a10=copyArrayOfRange(marix1, yLen/2, 0, yLen, xLen/2);int[][] a11=copyArrayOfRange(marix1, yLen/2, xLen/2, yLen, xLen);xLen=marix2[0].length;yLen=marix2.length;int[][] b00=copyArrayOfRange(marix2, 0, 0, yLen/2, xLen/2);int[][] b01=copyArrayOfRange(marix2, 0, xLen/2, yLen/2, xLen);int[][] b10=copyArrayOfRange(marix2, yLen/2, 0, yLen, xLen/2);int[][] b11=copyArrayOfRange(marix2, yLen/2, xLen/2, yLen, xLen);int[][] m1=strassenMultiplyMatrix(plusMarix(a00, a11), plusMarix(b00, b11));int[][] m2=strassenMultiplyMatrix(plusMarix(a10, a11), b00);int[][] m3=strassenMultiplyMatrix(a00, minusMarix(b01, b11));int[][] m4=strassenMultiplyMatrix(a11, minusMarix(b10, b00));int[][] m5=strassenMultiplyMatrix(plusMarix(a00, a01), b11);int[][] m6=strassenMultiplyMatrix(minusMarix(a10, a00), plusMarix(b00, b01));int[][] m7=strassenMultiplyMatrix(minusMarix(a01, a11), plusMarix(b10, b11));int[][] newMarix1=plusMarix(minusMarix(plusMarix(m1, m4), m5), m7);int[][] newMarix2=plusMarix(m3, m5);int[][] newMarix3=plusMarix(m2, m4);int[][] newMarix4=plusMarix(minusMarix(plusMarix(m1, m3), m2), m6);return mergeMarix(newMarix1, newMarix2, newMarix3, newMarix4);}/*** 复制指定矩阵的某范围内的数据到以新的数组* @author xiaofeig* @since 2015.9.19* @param array ⽬标数组* @param i,j 左上⾓元素下标(包含)* @param m,n 右下⾓元素下标(不包含)* @return返回指定数组某范围的新数组* */public static int[][] copyArrayOfRange(int[][] array,int i,int j,int m,int n){int[][] result=new int[m-i][n-j];int index=0;while(i<m){result[index]=Arrays.copyOfRange(array[i], j, n);index++;i++;}return result;}/*** 进⾏矩阵之间的加法运算* @author xiaofeig* @since 2015.9.19* @param marix1 加数矩阵1* @param marix2 加数矩阵2* @return返回结果矩阵* */public static int[][] plusMarix(int[][] marix1,int[][] marix2){int[][] result=new int[marix1.length][marix1[0].length];for(int i=0;i<marix1.length;i++){for(int j=0;j<marix1[0].length;j++){result[i][j]=marix1[i][j]+marix2[i][j];}}return result;}/*** 进⾏矩阵之间的减法运算* @author xiaofeig* @since 2015.9.19* @param marix1 减数矩阵* @param marix2 被减数矩阵* @return返回结果矩阵* */public static int[][] minusMarix(int[][] marix1,int[][] marix2){int[][] result=new int[marix1.length][marix1[0].length];for(int i=0;i<marix1.length;i++){for(int j=0;j<marix1[0].length;j++){result[i][j]=marix1[i][j]-marix2[i][j];}}return result;}/*** 将四个矩阵合并为⼀个矩阵* @param marix1 数组1* @param marix2 数组2* @param marix3 数组3* @param marix4 数组4* @return返回合并之后的新矩阵* */public static int[][] mergeMarix(int[][] marix1,int[][] marix2,int[][] marix3,int[][] marix4){ int m=marix1.length,n=marix1[0].length;int[][] marix=new int[m*2][n*2];for(int i=0;i<marix.length;i++){for(int j=0;j<marix[i].length;j++){if(i<m){if(j<n){marix[i][j]=marix1[i][j];}else{marix[i][j]=marix2[i][j-n];}}else{if(j<n){marix[i][j]=marix3[i-m][j];}else{marix[i][j]=marix4[i-m][j-n];}}}}return marix;}算法分析:上⾯的代码我⽤了两个23阶的矩阵测试过,结果是正确的,其它阶数的矩阵我没测试,估计会有很多错误。

大数相乘

大数相乘

一、实验题目:用叠加法或分治法实现大整数的相乘二、实验内容:这种算法的思想是按照部分积的权值从低到高的顺序,每次计算出所有权值为i r的部分积,同时完成它们之间的累加,然后再计算权值更高的部分积,依次类推,直到计算出所有的部分积。

三、设计思想:叠加算法就是通用的笔算算法思想。

在两个大整数相乘中,它用第一个数的每一位去乘第二个数的每一位,再把运算结果按权值叠加,进位处理后,得到所求的结果四、代码:#define MAXLENGTH 1000#include <stdio.h>#include <string.h>void compute(char * a, char * b, char * c);void main(){char a[MAXLENGTH],b[MAXLENGTH],c[MAXLENGTH*2];puts("输入因数1:");gets(a);puts("输入因数2:");gets(b);compute(a,b,c);puts("积:");puts(c);getchar();}void compute(char * a,char * b,char * c){int i,j,m,n;long sum,carry;m=strlen(a)-1;n=strlen(b)-1;for (i=m;i>=0;i--)a[i]-='0';for (i=n;i>=0;i--)b[i]-='0';c[m+n+2]='\0';carry=0;for(i=m+n;i>=0;i--) /* i 为坐标和*/{sum=carry;if((j=i-m)<0)j=0;for(;j<=i&&j<=n;j++) /* j 为纵坐标*/sum+=a[i-j]*b[j]; /* 累计一组数的和*/c[i+1]=sum%10+'0'; /* 算出保留的数字*/carry=sum/10; /* 算出进位*/}if((c[0]=carry+'0')=='0') /* if no carry, */c[0]='\040'; /* c[0] equals to space */}五、实验结果(截图):六、实验心得:这次实习让我学习到了好多东西,也认识到了自己好多方面的不足,我一定在今后的学习还是生活中更加的努力,不要让自己落后与人。

大数相乘的快速算法

大数相乘的快速算法

大数相乘的快速算法
数字乘法运算是每个学生都会接触到的算术基本运算,今天要介绍的是“大数乘法的快速算法”
它可以将两个大数的乘积运算时间从粗略的O(n2)减少到O (nlogn),大大提高了计算效率。

大数乘法的快速算法的原理是分治法。

即将原始的乘法问题分解成几个更小的乘法子问题,将它们分别计算,再把计算结果组合起来,最终得到原始问题的结果
首先,我们把要进行计算的两个大整数分别表示为两个位数m、n的数组A和B,任定一个位数为k的数,使A和B各被划分为k段,即A=a1a2a3a4...ak,B=b1b2b3b4...bk。

这样,原始乘积问题就可以等价地写为:A*B=a1a2a3a4...ak*b1b2b3b4...bk。

接下来,我们令A1=a1a2, A2=a3a4,B1=b1b2, B2=b3b4,则A*B=A1A2*B1B2=(A1*B1)*(A2*B2)+[(A2A1)-(A2*B1)-(A1*B2)]*10k,其中k表示乘数系数。

所以,只要把前半部分的子问题也分解为更小的子问题,便可以递归地求解。

最后,当子乘积问题足够小时,就可以用普通的乘法操作进行计算。

当递归达到最底部,把子问题的解组合成原始问题的解,就可以求得这两个大整数的乘积了。

“大数乘法的快速算法”能够得到分治法的优点,把乘积的计算时间由普通的O(n2)降低到O(nlogn),在实际计算中具有很好的效果。

分治法大整数乘法 计算过程 例子

分治法大整数乘法 计算过程 例子

分治法大整数乘法计算过程例子题目:深入探讨分治法大整数乘法的计算过程及示例引言在计算机科学和数学领域,分治法是一种重要的算法思想,它在解决许多复杂问题时都具有很高的效率和可行性。

其中,分治法大整数乘法就是一个典型的例子。

本文将深入探讨分治法大整数乘法的计算过程,通过详细的例子和解析,帮助读者更好地理解和掌握这一算法。

一、分治法大整数乘法的基本理念分治法是一种将问题分解成小规模子问题,然后逐个解决再合并的策略。

在大整数乘法中,采用分治法可以将两个大整数分解成较小的部分,然后通过递归计算和合并得到最终结果。

这种分解和递归的思想,有效地提高了大整数乘法的效率。

1. 分治法大整数乘法的基本步骤在使用分治法进行大整数乘法时,基本步骤如下:(1)将两个大整数分别拆分成高位和低位部分;(2)递归计算高位和低位部分的乘积;(3)将各部分乘积合并,并得到最终结果。

这种分治法的思想,使得大整数乘法的计算过程更为简洁高效。

二、分治法大整数乘法的计算过程下面我们通过一个具体的例子来演示分治法大整数乘法的计算过程。

假设有两个大整数A=1234567890,B=9876543210,我们要计算它们的乘积。

1. 将两个大整数分解我们将A和B分别拆分成高位和低位部分:A = 1234 * 1000000 + 567890B = 9876 * 1000000 + 5432102. 递归计算各部分乘积我们分别对A和B的高位和低位部分进行递归计算:C0 = 1234 * 9876C1 = 1234 * 543210 + 567890 * 9876C2 = 567890 * 5432103. 合并各部分乘积我们将各部分乘积合并成最终结果:Result = C2 * 1000000000 + (C1 - C2 - C0) * 10000 + C0通过以上计算过程,我们得到了A和B的乘积,即Result=12193263111263526900。

Karatsuba分治乘法

Karatsuba分治乘法

Karatsuba分治乘法算法引⼊对于⾼精度数字的乘法,我们知道朴素的⼆重循环乘法//进制:1e9//下⾯所有的⾼精度数均为⽆符号数,⽤左开右闭区间表⽰,使⽤⼩端(little-endian)存储//类似于 STL 迭代器constexpr uint32_t BASE = 1000000000;//⼆重循环乘法//此函数将 [lbeg, lend) 和 [rbeg, rend) 表⽰的两个⼤整数相乘,并返回尾后指针uint32_t* naive_multiply(const uint32_t* lbeg, const uint32_t* lend,const uint32_t* rbeg, const uint32_t* rend,uint32_t* output) {const size_t m1 = lend - lbeg, m2 = rend - rbeg;std::memset(output, 0, sizeof(uint32_t) * (m1 + m2 + 1));for (size_t i = 0; i < m1; ++i) {uint32_t carry = 0;for (size_t j = 0; j < m2; ++j) {uint64_t temp = 1ULL * lbeg[i] * rbeg[j] + output[i + j] + carry;carry = temp / BASE;output[i + j] = temp % BASE;}output[i + m2] += carry;}uint32_t* output_end = output + m1 + m2;if (output_end[-1] == 0)--output_end;return output_end;}如果两个数的数据⼤⼩(uint32_t 的数量)分别为m1, m2,则算法的时间复杂度为O(m1m2)=O(n2)。

分治法的经典问题——大整数相乘c语言

分治法的经典问题——大整数相乘c语言

一、引言在计算机科学领域,分治法是一种常见的问题求解策略。

它通过将问题划分为更小的子问题,并通过递归的方式解决这些子问题,最终将它们的解合并起来得到原始问题的解。

在本文中,我们将探讨分治法在一个经典问题——大整数相乘中的应用,以及如何使用C语言来实现这一算法。

二、大整数相乘问题概述在计算机中,通常情况下我们可以使用基本的数据类型(如int、float 等)来表示和操作数字。

但是,当涉及到非常大的整数时,这些基本的数据类型就显得力不从心了。

两个100位的整数相乘,如果直接使用基本的数据类型进行计算,会导致溢出和精度丢失的问题。

我们需要一种特殊的方法来处理大整数之间的乘法运算。

三、分治法解决大整数相乘问题分治法是一种将问题分解为更小的子问题,并通过递归的方式解决这些子问题,再将它们的解合并起来得到原始问题的解的策略。

在大整数相乘的问题中,可以使用分治法来将两个大整数分别划分为更小的子整数,然后通过递归的方式计算这些子整数的乘积,最终将它们的乘积合并起来得到原始问题的解。

四、C语言实现大整数相乘算法在C语言中,我们可以使用数组来表示大整数,并通过一定的算法来实现大整数相乘的功能。

我们需要将两个大整数表示为数组,然后通过分治法的思想,将这两个数组划分为更小的子数组,通过递归的方式计算这些子数组的乘积。

将这些子数组的乘积合并起来得到原始问题的解。

五、个人观点和理解从简单的分治法到复杂问题的解决,这个经典问题让我深刻理解了分治法的精髓。

在解决大整数相乘的问题时,分治法不仅解决了基本问题,还能很好地处理大整数的溢出和精度问题。

在C语言中实现大整数相乘算法也为我提供了一个很好的实践机会,让我更深入地理解了分治法的应用。

六、总结通过本文的探讨,我们对分治法在大整数相乘问题中的应用有了更深入的理解。

通过C语言实现大整数相乘算法的实例,我们也对分治法的具体实现有了更清晰的认识。

希望本文能够帮助读者更好地理解分治法的应用,并且对大整数相乘问题有进一步的了解和认识。

大数乘法算法

大数乘法算法

大数乘法算法
大数乘法算法是指针对超过计算机位数限制的大整数进行乘法运算的算法。

常见的大数乘法算法包括以下几种:
1. 传统竖式乘法算法:将两个大数相乘时,按照传统的竖式乘法算法进行计算。

这种方法的缺点是计算量大,时间复杂度高。

2. 分治算法:将大数拆分成较小的数进行乘法运算,然后将结果组合起来得到最终结果。

这种方法的优点是可以减少计算量,降低时间复杂度。

3. 快速傅里叶变换(FFT)算法:将大数转换为多项式,然后利用FFT算法进行乘法运算。

这种方法的优点是计算速度快,时间复杂度低,但实现较为复杂。

4. Karatsuba算法:将大数拆分成两个较小的数进行乘法运算,然后将结果组合起来得到最终结果。

这种方法的优点是计算速度快,时间复杂度低,实现较为简单。

总的来说,大数乘法算法可以根据具体的需求和应用场景选择不同的算法。

在实际应用中,需要根据计算量、精度要求、时间复杂度等因素进行综合考虑,选择最适合的算法。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
{cout<<"您输入的数据不合法,请重新输入!"<<endl;
cin>>num1;
i=-1;
}
}
cout<<"请输入第二个大整数:";
cin>>num2;
for(i=0 ;i < num2.size();i++)
{
if (num2[i]<'0' || num2[i]>'9')
{cout<<"您输入的数据不合法,请重新输入!"<<endl;
#include <string>
#include <stdlib.h>
using nபைடு நூலகம்mespace std;
int string_to_num(string k)
{
int back;
stringstream instr(k);
instr>>back;
return back;
}
string num_to_string(int intValue)//整形数转换为string类型
}
四、程序结果
图1、程序运行结果
五、结果分析
用分治法实现对两个大整数相乘,还是相当好用,本程序没有规定两个大整数具体的位数,只要在处理器能力范围内的相乘算法都能实现。
{f*=2;}
if (x.size() != f)
{
x = stringBeforeZero(x,f-x.size());
y = stringBeforeZero(y,f-y.size());
}
}else//第二个数长度大于第一个数长度的情况
{
while (y.size()>f) //判断f值
{f*=2;}
preChar = str1[prePos];}
str1[prePos]-=1;
}
result.insert(0,num_to_string(c));
}
return result;
}
string stringFollowZero(string str,int s)
{
for(int i=0;i<s;i++)
分治法求2个大整数相乘
一、问题描述
利用分治法实现两个大整数的乘法。
二、算法设计思想
将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题相同。递归地解这些子问题,然后将各个子问题解合并得到原问题的解。
三、程序实现
#include <iostream>
#include <sstream>
return str;
}
string stringAddstring(string str1,string str2) //实现大整数加法
{
if (str1.size() > str2.size())
{str2 = stringBeforeZero(str2,str1.size() - str2.size());}
string c1_3 = IntMult(c1_1,c1_2);// (a1 + a0)*(b1 + b0)
string c1_4 = stringAddstring(c2,c0);// (c2 + c0)
string c1=stringSubtractstring(c1_3,c1_4);// (a1 + a0)*(b1 + b0)-(c2 + c0)
{y=stringBeforeZero(y,1);}
if (x.size() > y.size())
{y = stringBeforeZero(y,x.size()-y.size());}
if (x.size() < y.size())
{x = stringBeforeZero(x,y.size()-x.size());}
if( s == 2) //长度为2时代表着递归的结束条件
{
int na = string_to_num(a1);
int nb = string_to_num(a0);
int nc = string_to_num(b1);
int nd = string_to_num(b0);
result = num_to_string((na*10+nb) * (nc*10+nd));
else if (str1.size() < str2.size())
{str1 = stringBeforeZero(str1,str2.size() - str1.size());}
string result;
int flag=0;
for(int i=str1.size()-1;i>=0;i--)
}
else{ //长度不为2时利用分治法进行递归运算
string c2 = IntMult(a1,b1);
string c0 = IntMult(a0,b0);// (a0 * b0)
string c1_1 = stringAddstring(a1,a0);// (a1 + a0)
string c1_2 = stringAddstring(b1,b0);// (b1 + b0)
cin>>num2;
i=-1;
}
}
r=IntMult(num1,num2);
while ('0' == r[0]&&r.size()>1)
{r=r.substr(1,r.size()-1);}
cout<<"相乘结果为:"<<endl;
cout<<num1<<" "<<"*"<<" "<<num2<<" "<<"="<<" "<<r<<endl<<endl;
while ('0' == y[0]&&y.size()>1)
{y=y.substr(1,y.size()-1);}
int f=4;
if (x.size()>2 || y.size()>2)
{
if (x.size() >= y.size()) //第一个数长度大于等于第二个数长度的情况
{
while (x.size()>f) //判断f值
{
int c = (str1[i] - '0') + (str2[i] - '0') + flag;
flag = c/10;
c %= 10;
result.insert(0,num_to_string(c));
}
if (0 != flag)
{result.insert(0,num_to_string(flag));}
string s1=stringFollowZero(c1,s/2);// c1*(10^(n/2))
string s2=stringFollowZero(c2,s);// c2*(10^n)
result = stringAddstring(stringAddstring(s2,s1),c0);// c2*(10^n) + c1*(10^(n/2)) + c0
return result;
}
string stringSubtractstring(string str1,string str2)
{
while ('0' == str1[0]&&str1.size()>1)
{str1=str1.substr(1,str1.size()-1);}
while ('0' == str2[0]&&str2.size()>1)
{
string result;
stringstream stream;
stream << intValue;
stream >> result;
return result;
}
string stringBeforeZero(string str,int s)
{
for(int i=0;i<s;i++)
{str.insert(0,"0");}
if (y.size() != f)
{
x = stringBeforeZero(x,f-x.size());
y = stringBeforeZero(y,f-y.size());
}
}
}
if (1 == x.size())
{x=stringBeforeZero(x,1);}
if (1 == y.size())
int s = x.size();
string a1,a0,b1,b0;
if( s > 1)
{
a1 = x.substr(0,s/2);
a0 = x.substr(s/2,s-1);
b1 = y.substr(0,s/2);
b0 = y.substr(s/2,s-1);
}
string result;
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